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FinOps & 거버넌스 기초

AI/ML 운영은 성능만 좋아서 성공하지 않습니다. 비용, 보안, 규정 준수까지 함께 관리해야 지속 가능한 서비스가 됩니다.

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학습 목표

  • FinOps 프레임워크(Inform/Optimize/Operate)를 이해합니다.
  • 비용 구조(컴퓨팅/토큰/스토리지/전송)를 분해해 볼 수 있습니다.
  • 태깅/예산/알림 기반 비용 통제 체계를 설계할 수 있습니다.
  • 데이터 거버넌스(분류/보관/파기/권한) 기본을 운영에 반영할 수 있습니다.

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왜 중요한가

GPU 인스턴스 하나를 끄지 않고 방치하면 월 수백만 원이 청구됩니다. LLM API 토큰 비용은 트래픽 증가에 비례해 급증합니다. 비용 통제 없이 시작한 프로젝트는 PoC 성공 후 운영 단계에서 좌초합니다. 거버넌스가 없으면 데이터 유출 사고 한 번으로 서비스 전체가 중단될 수 있습니다.

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FinOps 프레임워크

FinOps는 Inform → Optimize → Operate 3단계 순환 프로세스입니다.
단계목표핵심 활동
Inform (가시화)누가, 어디서, 얼마나 쓰는지 파악태깅, 대시보드, 비용 리포트
Optimize (최적화)성능 대비 비용 효율 개선리사이징, Spot/Reserved, 유휴 정리
Operate (운영)지속적 비용 관리 체계 유지예산 알림, 정기 리뷰, 정책 자동화
FinOps는 “비용 절감”이 아니라 “비용 대비 가치 극대화”가 목표입니다. 무조건 줄이는 것이 아니라, 투자 대비 효과를 측정하고 최적화합니다.

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비용 태깅 전략

태그가 없으면 비용 원인을 팀/서비스 단위로 추적할 수 없습니다.

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필수 태그 세트

태그 키예시 값용도
envdev, staging, prod환경별 비용 분리
teamml-platform, data-eng팀별 비용 할당
serviceinference-api, training서비스별 비용 추적
cost-centerCC-1001회계 부서 연동
auto-shutdowntrue/false자동 종료 대상 표시
# AWS 태그 강제 예시 (SCP)
# 태그 없이 EC2를 생성하면 거부됩니다
{
  "Effect": "Deny",
  "Action": "ec2:RunInstances",
  "Resource": "*",
  "Condition": {
    "Null": {
      "aws:RequestTag/env": "true",
      "aws:RequestTag/team": "true"
    }
  }
}

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AI/LLM 서비스에서 자주 보는 비용 항목

항목비용 발생 패턴통제 방법
GPU 시간당 비용학습/서빙 중 상시 발생Spot, 자동 종료, 리사이징
토큰 사용량API 호출 비례 증가프롬프트 최적화, 캐싱, 경량 모델
저장소/백업데이터 누적 시 지속 증가라이프사이클 정책, 압축
데이터 전송(egress)리전 간/외부 전송 시VPC Endpoint, CDN
로그/모니터링로그 볼륨 비례로그 레벨 조정, 샘플링

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비용 통제 운영 루프

1

태깅 규칙 강제

env, team, service 태그를 정책(SCP, Azure Policy, Org Policy)으로 강제합니다.
2

비용 리포트 자동화

일/주/월 단위 비용 리포트를 자동 생성하고 팀에 공유합니다.
3

예산 임계치 알림

예산의 50%, 80%, 100% 도달 시 알림을 설정합니다.
4

초과 원인 분석

비용 급증 시 태그 기준으로 원인을 추적하고 액션을 등록합니다.
5

정기 리뷰

월 1회 팀별 비용 리뷰를 실시하고 최적화 액션을 실행합니다.

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클라우드별 비용 관리 도구

도구클라우드주요 기능
AWS Cost ExplorerAWS비용 분석, 예측, 필터링
AWS BudgetsAWS예산 설정, 알림, 자동 액션
Azure Cost ManagementAzure비용 분석, 예산, Advisor 연동
GCP Billing ReportsGCP비용 분석, 라벨 기반 필터
GCP RecommenderGCP리사이징, 유휴 리소스 제안
KubecostK8s(모든 클라우드)Pod/네임스페이스별 비용 추적

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거버넌스 핵심 개념

영역설명예시
데이터 분류민감도와 보안 등급 정의공개/내부/기밀/극비
접근 통제최소 권한과 감사 로그RBAC, 서비스 계정 분리
보관/파기규정에 맞는 생명주기 관리학습 데이터 1년 보관 후 삭제
변경 추적정책 변경 이력 기록Git 기반 정책 관리(Policy as Code)

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AI/ML 특화 거버넌스

  • 모델 카드(Model Card): 모델 용도, 학습 데이터, 편향 정보, 성능 지표를 문서화합니다.
  • 데이터 계보(Data Lineage): 원본 데이터 → 전처리 → 학습 데이터 경로를 추적합니다.
  • 실험 재현성: 모델 버전, 하이퍼파라미터, 데이터 버전을 함께 기록합니다.
태그가 없으면 비용 원인을 팀/서비스 단위로 분리할 수 없습니다. 비용 통제는 분석이 아니라 분류 체계에서 시작합니다. 서비스 시작 첫날부터 태깅 규칙을 적용하세요.
보관 기간과 접근 권한을 나중에 맞추려면 기존 데이터 정리가 매우 어렵습니다. 초기부터 데이터 분류/보관 정책을 반영하세요. 특히 개인정보가 포함된 학습 데이터는 처음부터 분리 관리해야 합니다.
비용(총액/단가), 품질(정확도/환각률), 성능(지연시간/성공률)을 함께 봐야 합니다. 한 축만 최적화하면 다른 축에서 손실이 커질 수 있습니다. 예: 비용 최적화로 경량 모델 전환 → 정확도 하락 → 재작업 비용 증가
  1. 태그 기준 비용 원인 추적 (어떤 팀, 어떤 서비스?)
  2. 유휴 GPU 인스턴스 즉시 종료
  3. Spot/Reserved 전환 가능 여부 검토
  4. 예산 한도 조정 및 재발 방지 정책 적용

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거버넌스 체크리스트

  • 태깅 규칙과 예산 알림이 적용됐나요?
  • 비용 급증 시 대응 절차가 있나요?
  • 데이터 분류(공개/내부/기밀) 정책이 정의됐나요?
  • 데이터 보관/파기 기간이 문서화됐나요?
  • 접근 로그와 감사 추적이 가능한가요?
  • 모델 카드와 데이터 계보가 관리되고 있나요?
  • 월 1회 비용 리뷰가 실행되고 있나요?

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